تسريع ابتكار علاج COVID-19

التحدي: توحيد البيانات الطبية الحيوية لتمكين أبحاث COVID-19

عندما تسارعت أبحاث COVID-19 بوتيرة غير مسبوقة، أصبحت مواكبة التدفق المستمر للنتائج الجديدة ودمج الأفكار عبر مصادر البيانات والمواقع والمؤسسات المختلفة مهمة شاقة للباحثين. لقد احتاجوا إلى طريقة لتتبع أحدث التطورات مع إنشاء الفرضيات بشكل أسرع ودفع اكتشاف العلاج إلى الأمام.

ومع ذلك، جاءت بيانات براءات الاختراع وبيانات الجينوم والتجارب السريرية والسجلات الصحية الإلكترونية والمقالات البحثية بتنسيقات ومقاييس ومعايير مختلفة. إن دمج هذه الطرائق المتنوعة في رؤية واحدة متماسكة لم يكن بالأمر الهين. علاوة على ذلك، يتطلب بناء رسم بياني معرفي معايرة دقيقة. إذا تم تصميم الكيانات بتفاصيل أكثر من اللازم، يصبح النظام غير فعال؛ على العكس من ذلك، إذا تم تقديم القليل من التفاصيل، فقد تتعرض الرؤى النقدية لخطر الضياع.

كيف ساعدنا

قمنا بتطوير خطوط أنابيب تكامل البيانات ومواءمتها لجلب مصادر البيانات المختلفة إلى تنسيقات متسقة وتحديد أنطولوجيا تتكون من الكيانات ذات الاهتمام وعلاقاتها. تم استيعاب هذه البيانات في قاعدة بيانات الرسم البياني (Neo4J) وفقًا لجدول زمني منتظم، وكشفنا عن واجهة مستخدم مخصصة لتمكين الباحثين من إجراء استعلامات فعالة وبديهية على الرسم البياني المعرفي الناتج.

التأثير: تحويل البيانات المجزأة إلى رؤى طبية حيوية قابلة للتنفيذ

أثبت تعاوننا أن بنية البيانات الصحيحة وخبرة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحقق تأثيرًا قابلاً للقياس. بالإضافة إلى مكاسب الكفاءة الفورية، يستمر الرسم البياني للمعرفة الطبية الحيوية الذي أنشأناه في تمكين فرق البحث من الابتكار بشكل أسرع، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، وتقليل الوقت اللازم لتحقيق اختراقات علمية.

• حلنا مطلوب عدد طلبات بحث أقل بمقدار 10 أضعاف، مما قلل بشكل كبير من الجهد اللازم للتحقيق في الفرضية والعثور على إجابات موثوقة.
• نحن بنجاح مصادر بيانات متنوعة موحدة، مما يسمح بإجراء تحليل شامل عبر بيانات الجينات والسجلات السريرية والنصوص والصور.
• لقد أنشأنا أداة سهلة الاستخدام لمساعدة الباحثين في تسريع ابتكار العلاج.